Python＆amp;统计：适合混合分销？

Question

有时，数据不是来自单个发行版，而是来自多个发行版。

例如，y = 0.4*X + 0.6*Y，y有40％的机会来自分发X，有60％的机会来自分发Y。可在此处找到介绍：http://www.r-bloggers.com/a-brief-introduction-to-mixture-distributions/。

问题是，鉴于数据集，有没有什么好方法可以让它们适合python？

我找到了关于R：http://www.r-bloggers.com/fitting-mixture-distributions-with-the-r-package-mixtools/的教程，但没有找到关于python的任何内容。

Answer 1

如果你的分布是高斯分布，那么scikit-learn有一些很好的方法适合混合分布，所谓的高斯混合模型。 有一个很好的解释here。 他们还使用期望最大化，就像链接中提到的R包一样。